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Les différents systèmes RADS en imagerie médicale

Les systèmes Reporting and Data System (RADS) sont utilisés en imagerie médicale pour évaluer et classifier les images médicales, mais aussi pour standardiser l’évaluation et l'interprétation. Ils ont été conçus pour améliorer l'efficacité de la communication entre les radiologues et les cliniciens.

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Le 16/02/26 à 15:00 Lecture 5 min.

Le système des RADS (Reporting and Data System) a pour objectif de standardiser l'acquisition, l'interprétation, le lexique et les normes de compte rendu d'imagerie. © Carla Ferrand

Le système des RADS (Reporting and Data System) a pour objectif de standardiser l'acquisition, l'interprétation, le lexique et les normes de compte rendu d'imagerie afin de faciliter la communication entre le personnel soignant en radiologie et les cliniciens. De nombreux RADS ont été développés ces dernières années. [1]

BI-RADS

Le système BI-RADS (Breast Imaging-Reporting and Data System) est le premier à avoir été publié en 1986. Il est utilisé pour les pathologies mammaires en mammographie, échographie, imagerie par résonance magnétique (IRM) et mammographie avec injection de produit de contraste. Son objectif est de fournir un compte rendu d'imagerie mammaire standardisé comprenant un lexique de descripteurs, une organisation du compte rendu et un système de catégorisation pour l'audit et le suivi des résultats. Le système BI-RADS comprend sept catégories allant de 0 (examen incomplet, informations supplémentaires nécessaires) à 6 (cas de malignité confirmée par biopsie).

O-RADS

Le sys

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Auteurs

Marjolaine Margue

Journaliste spécialisée BOM Presse

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Bibliographie

  1. Cannella R, Lanza C, Pellegrino G, et al (2026) RADS ALPHABET: news and tips for young and general radiologists. Insights Imaging 17:9. https://doi.org/10.1186/s13244-025-02154-8

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Le [68Ga]Ga-HTK03149 est un radiopharmaceutique ciblant la PSMA avec une biodistribution et une dosimétrie de rayonnement comparables à celles des radiotraceurs TEP existants pour le cancer de la prostate, conclut une première évaluation sur l'humain, présentée dans JNM.

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13:50

Dans le cadre d'une étude multicentrique menée en République Tchèque et présentée à l'ECR 2026, un triage par IA de radiographies thoraciques de patients hospitalisés a permis d'identifier précocement des tumeurs malignes, tout en triant moins de 1 % des examens pour un examen accéléré.
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